package com.mall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.mall.product.dao.CategoryDao;
import com.mall.product.entity.CategoryEntity;
import com.mall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.mall.product.vo.Catalog2Vo;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.CachePut;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.mall.common.utils.PageUtils;
import com.mall.common.utils.Query;

import com.mall.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    /**
     * 查出所有分类以及子分类，以树形结构组装起来
     */
    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        // 1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);

        // 2、组装成父子的树形结构
        // 2.1）、找到所有的一级分类
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                // 一级分类
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            // 通过一级分类，查找子类
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return level1Menus;
    }

    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {
//TODO        1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用
        // 逻辑删除
        baseMapper.deleteByIds(asList);
    }

    // [2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();

        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);

        Collections.reverse(parentPath);

        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict:失效模式
     * 1、同时进行多种缓存操作  @Caching
     * 2、指定删除某个分区下面的所有数据  @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
     * 3、存储统一类型的数据，都可以指定成同一分区，分区名默认就是缓存的前缀
     * @param category
     */
//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
//    })
    // category:key
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true) // 失效模式
//    @CachePut // 双写模式
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }

    /**
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放在哪个名字的缓存 【缓存的分区（按照业务类型分）】
     * 2、@Cacheable({"category"})
     *      代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不用调用。
     *      如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3、默认行为
     *      1）、如果缓存中有，方法不用调用
     *      2）、key默认自动生成，缓存的名字: SimpleKey[] {自主生成的key值}
     *      3）、缓存的value的值，默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存到redis
     *      4）、默认ttl时间 -t
     *
     *    自定义：
     *      1）、指定生成的缓存使用的key   key属性指定，接收一个SpEl
     *          SpEl的详细
     *      2）、指定缓存的数据的存活时间  配置文件中修改ttl
     *      3）、将数据保存为json格式
     * 4、Spring-Cache的不足：
     *      1）、读模式：
     *          缓存穿透：查询一个null数据。解决：缓存空数据：cache-null-value=true
     *          缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁：？ 默认是不加锁的：sync = true（加锁，解决击穿）
     *          缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间。spring.cache.redis.time-to-live=3600000
     *      2）、写模式：（缓存与数据库一致）
     *          1）、读写锁。
     *          2）、引入中间件Canal，感知MySQL的更新就去更新数据库
     *          3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     *   总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据）：完全可以使用Spring-Cache：写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     *      特殊数据：特殊设计
     *   原理：
     *      CacheManager（RedisCacheManager） -> Cache(RedisCache) -> Cache负责缓存的读写
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        long l = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        System.out.println("消耗时间:" + (System.currentTimeMillis() - l));
        return entities;
//        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
    }

    @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询了数据库-----------------");
        /**
         * 1、将数据库的多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 1、查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParentCid(selectList, 0L);

        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJson = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> {
            return k.getCatId().toString();
        }, v -> {
            //  1、每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParentCid(selectList, v.getCatId());
            // 2、封装上面的结果
            List<Catalog2Vo> catalog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null && categoryEntities.size() > 0) {
                catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(level2 -> {
                    Catalog2Vo catalog2Vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, level2.getCatId().toString(), level2.getName());
                    // 1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> levelsCatalog = getParentCid(selectList, level2.getCatId());
                    if (levelsCatalog != null && levelsCatalog.size() > 0) {
                        List<Catalog2Vo.Catalog3Vo> collect = levelsCatalog.stream().map(level3 -> {
                            // 2、封装成指定格式
                            Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(level2.getCatId().toString(), level3.getCatId().toString(), level3.getName());
                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catalog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catalog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catalog2Vos;
        }));
        return catalogJson;
    }

    // TODO 会产生堆外内存溢出
    // 1)、springBoot2.0以后默认使用lettuce作为操作redis的客户端。它使用netty进行网络票通信。
    // 2)、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出
    //   可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory进行设置
    //   解决方案：不能使用-Dio.netty.maxDirectMemory只去调大堆外内存。
    //   1）、升级lettuce客户端  2）、切换使用jedis
    //   redisTemplate：
    //   lettuce、jedis操作redis的底层客户端。Spring再次封装redisTemplate
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJson2() {
        // 给缓存中放json字符串，拿出的json字符串，还用逆转为能用的对象类型；【序列化与反序列化】

        /**
         * 1、空结果缓存：解决缓存穿透
         * 2、设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3、加锁：解决缓存击穿
         */

        // 1、加入缓存逻辑，缓存中存的数据是json字符串。
        // JSON跨语言，跨平台兼容
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 2、缓存中没有，查询数据库
//            System.out.println("缓存不命中。。。...........");
//            Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJson = getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();
            Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJson = getCatalogJsonFromDbWithLocalLock();
            // 3、查到的数据再放入缓存，将对象转为json放在缓存中
            String s = JSON.toJSONString(catalogJson);
            redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s);
            redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s,1,TimeUnit.DAYS);
            return catalogJson;
        }
//        System.out.println("缓存命中。。");
        // 转为我们指定的对象
        Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {
        });
        return result;
    }


    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {

        // 1、synchronized（this），SpringBoot所有的组件在容器中都是单例的
        // TODO 本地锁 synchronized，JUC（lock），在分布式的情况下，想要锁住所有，必须使用分布式锁
        synchronized (this) {
            //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，没有才需要继续查询
            return getDataFromDb();
        }
    }


    /**
     * 缓存里面的数据如何和数据库保持一致
     * 解决方案：双写模式、失效模式
     * 双写模式：如果该数据在缓存中存在，改完数据库以后，把该数据的缓存再写一遍，覆盖掉原缓存
     * 失效模式：如果该数据在缓存中存在，改完数据库以后，直接把缓存清掉
     * 如果数据不一致，可以通过加锁来保证数据的最终一致性
     * @return
     */
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {

        // 1、锁的名字。锁的粒度，越细越快
        // 锁的粒度：具体缓存的某个数据，11号商品， product-11-lock ， product-12-lock
        RLock lock = redissonClient.getLock("catalogjson-lock");
        lock.lock();

        Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
        return dataFromDb;
    }

    // 从数据库查询，并封装分类数据
    public Map<String, List<Catalog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {

        // 1、占分布式锁。去redis占坑
//        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "111");
        // 给锁加上时间
//        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", "111",300,TimeUnit.SECONDS);
        // 给锁定义名字
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功");
            // 加锁成功...执行业务
            // 2、设置过期时间，必须和加锁是同步的，原子的
            // redisTemplate.expire("lock",30, TimeUnit.SECONDS);
            Map<String, List<Catalog2Vo>> dataFromDb;
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();
            } finally {
                // 获取值对比 + 对比成功删除 = 原子操作 lua脚本解锁
//            String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
//            if(uuid.equals(lockValue)) {
//                // 删除我自己的锁
//                redisTemplate.delete("lock"); // 删除锁
//            }
                String script = "if redis.call('get',KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del',KEYS[1]) else return 0 end";
                // 删除锁
                Long lockValue = redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }
            return dataFromDb;
        } else {
            System.out.println("获取分布式锁失败。。等待重试");
            // 加锁失败。。。重试。。synchronized（）
            // 休眠200ms重试
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (Exception e) {

            }
            return getCatalogJsonFromDbWithLocalLock(); // 自旋的方式
        }

    }

    private Map<String, List<Catalog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            // 转为我们指定的对象
            Map<String, List<Catalog2Vo>> result = JSON.parseObject(catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catalog2Vo>>>() {
            });
            return result;
        }
        System.out.println("查询了数据库-----------------");
        /**
         * 1、将数据库的多次查询变为一次
         */
        List<CategoryEntity> selectList = baseMapper.selectList(null);

        // 1、查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getLevel1Categorys();

        // 2、封装数据
        Map<String, List<Catalog2Vo>> catalogJson = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> {
            return k.getCatId().toString();
        }, v -> {
            //  1、每一个的一级分类，查到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParentCid(selectList, 0L);
            // 2、封装上面的结果
            List<Catalog2Vo> catalog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null && categoryEntities.size() > 0) {
                catalog2Vos = categoryEntities.stream().map(level2 -> {
                    Catalog2Vo catalog2Vo = new Catalog2Vo(v.getCatId().toString(), null, level2.getCatId().toString(), level2.getName());
                    // 1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                    List<CategoryEntity> levelsCatalog = getParentCid(selectList, level2.getCatId());
                    if (levelsCatalog != null && levelsCatalog.size() > 0) {
                        List<Catalog2Vo.Catalog3Vo> collect = levelsCatalog.stream().map(level3 -> {
                            // 2、封装成指定格式
                            Catalog2Vo.Catalog3Vo catalog3Vo = new Catalog2Vo.Catalog3Vo(level2.getCatId().toString(), level3.getCatId().toString(), level3.getName());
                            return catalog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        catalog2Vo.setCatalog3List(collect);
                    }
                    return catalog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catalog2Vos;
        }));
        String s = JSON.toJSONString(catalogJson);
        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s);
        return catalogJson;
    }

    private List<CategoryEntity> getParentCid(List<CategoryEntity> selectList, Long parentCid) {
//        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", parentCid));
        return selectList.stream().filter(item -> {
            return item.getParentCid().equals(parentCid);
        }).collect(Collectors.toList());
    }

    ;

    // 225,25,2
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        // 1、手机当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    // 递归查找所有菜单的子菜单

    /**
     * 查找传入菜单的子类
     *
     * @param root 传入菜单
     * @param all  子类
     * @return 菜单
     */
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {
        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter(categoryEntity -> {
            // 查找菜单的下属子类
            return categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId());
        }).map(categoryEntity -> {
            // 1、找到子菜单
            // 查找下属子类的子类
            categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            // 2、菜单排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return children;
    }

}